Notes

От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей Хабр
Проектирование промтов предполагает не только разработку и создание запросов. Оно также охватывает широкий спектр навыков и техник, полезных для взаимодействия с LLM и создания новых решений на их основе. Комбинируйте различные типы промптов для достижения более сложных и интересных результатов. Модель психики «Думай медленно… решай быстро» оказалась верна не только для людей, но и для больших нейросетей.
Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов. Если вы хотите научиться, как правильно составить промпт для AI и повысить качество взаимодействия с нейросетями, эта статья станет вашим надежным путеводителем в мир эффективных промптов. До сих пор вы использовали простые инструкции для выполнения задачи.
Проблема достоверности ответов модели
Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Примеры успешных промптов в этой области могут варьироваться от написания статей до создания креативного контента. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа. Качественный промпт — это хорошо структурированный и детализированный запрос, который точно передает намерение пользователя и дает нейросети достаточно информации для генерации корректного и релевантного ответа.
Дополнительно: шпаргалка по промпт инжинирингу
Такой промпт повышает вероятность получения желаемого результата. Библиотека промптов — это набор качественных промптов, которые можно использовать для обучения или тестирования языковой модели. Промпты в библиотеке могут быть сгруппированы по темам, стилям или другим параметрам, что упрощает их поиск и использование. Промпт-инжиниринг — это процесс создания эффективных и точных промптов для работы с большими языковыми моделями (LLM). Copilot - это инновационный инструмент для генерации программного кода, разработанный компанией GitHub, которая в https://allenai.org настоящее время принадлежит Microsoft. Этот инструмент использует современные языковые модели, включая технологии искусственного интеллекта, чтобы помогать разработчикам писать код более быстро и эффективно.
Для решения вопросов такого рода были созданы специальные архитектурные конструкции — шаблоны проектирования или дизайнерские паттерны. Не забывайте, что для сложных задач часто требуется комбинация различных техник. Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение. Отвечаем на все эти вопросы в нашем туториале по файн-тюнингу ruGPT3 на текстах Достоевского.

Отвечаем на все эти вопросы в нашем туториале по файн-тюнингу ruGPT3 на текстах Достоевского. Для решения сложных логических или математических задач используется техника chain-of-thought, или цепочка рассуждений. Одного примера хватило, чтобы модель ответила четко и по существу, без генерации лишнего текста. Промпт-инжиниринг — это управление поведением модели с помощью специфического запроса.
Задача суммаризации состоит в создании краткого и информативного обзора основных идей и фактов, содержащихся в исходном тексте. Генеративные модели представляют собой мощный инструмент для автоматического формирования текстовых выводов на основе входных данных. Возможно, одной из наиболее сложных задач для больших языковых моделей (LLM) на сегодняшний день является способность к рассуждению. Рассуждение представляет собой одну из наиболее интересных областей из-за типов сложных сценариев, которые могут возникнуть из таких моделей. https://auslander.expert/ В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово "нейтральный" из промпта и вместо этого выводит ответ "Нейтральный" с заглавной буквы. То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата.
В последних моделях, которые предназначены для решения научных задач, эта техника уже включена в системные инструкции. Вы можете проверить, заложена ли эта техника в базовых настройках модели. Создание эффективных промптов — это ключ к успешному взаимодействию с нейросетями. Используйте полученные знания и навыки для достижения своих целей, будь то в маркетинге, копирайтинге или любой другой сфере.
В процессе промпт-инжиниринга может быть собрана библиотека промптов. В single-shot мы уточняем ожидаемый результат, а в zero-shot отправляем запрос напрямую. Упомянутый в вышеуказанном абзаце продукт на основе большой языковой модели (LLM) - это ChatGPT. Поиск ошибок (Error identification) — метод, который помогает выявлять и разрешать потенциальные ошибки в сгенерированном нейросетью тексте. Этот паттерн используется для борьбы с галлюцинациями, чтобы сгенерированный контекст был точным, понятным и максимально безопасным. Курс представляет Эндрю Нг, основатель DeepLearningAI, соучредитель Coursera и известный многим по своему курсу машинного обучения.
Промпт инжиниринг основан на использовании специальных инструкций, известных как «подсказки» или «промпты» (prompts). Промпт представляет собой текстовую строку или фразу, которая подается на вход модели и определяет ее поведение при генерации текста. Промпты могут быть заданы в форме вопросов, команд, описаний или простых предложений, которые явно указывают модели, какой тип информации нужно сгенерировать. После получения фидбека и тестовых результатов, используйте эту информацию для улучшения запросов. Затем снова протестируйте, получите больше фидбека и продолжите улучшение. Правильное проектирование запросов схоже с ключом от секретной двери — оно может открыть огромный потенциал модели ИИ.
My Website: https://allenai.org